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公开(公告)号:CN118151019B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410565092.1
申请日:2024-05-08
申请人: 北汽福田汽车股份有限公司
IPC分类号: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392 , G01R31/396
摘要: 本公开涉及一种动力电池异常识别方法、装置、存储介质及车辆,涉及动力电池技术领域,可对电池安全信息进行有效监控,并及时预警。动力电池异常识别方法包括:确定动力电池中每个单体电池在滑动窗口内的电压值集合,所述电压值集合包括所述单体电池在所述动力电池的同一充电过程中多个时刻的电压;针对每个所述单体电池,根据所述电压值集合,确定对应所述单体电池的特征值,所述特征值包括差异电压、差异电阻、归一化电压以及导向电压中的至少一者;根据每个所述单体电池在所述滑动窗口内的所述特征值,对所述动力电池进行异常识别。
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公开(公告)号:CN118386848A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410548023.X
申请日:2024-05-06
申请人: 北汽福田汽车股份有限公司
IPC分类号: B60L3/00 , G01R31/367 , G01R31/392
摘要: 本申请提供一种混合动力电池系统SOH评估方法、装置、车辆及介质,包括:获取混合动力电池系统充电过程的静置特征数据,并从中筛选出满足预设评估条件的至少一组驻车充电过程,计算每组驻车充电过程的SOC变化量和电池实际充入容量,基于预设的容量保持率计算策略,根据每组驻车充电过程的SOC变化量、电池实际充入容量和混合动力电池系统的额定容量得到预设周期内的混合动力电池系统SOH,根据驻车充电过程对应的混合动力电池系统SOH得到SOH评估结果。由此,通过采集动力电池充电过程的特征数据,计算混合动力电池系统的SOH值,解决了现有算法算力要求过高,无法准确预测动力电池SOH的问题,节约人力的同时提高算法适用性。
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公开(公告)号:CN118033465B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410419267.8
申请日:2024-04-09
申请人: 北汽福田汽车股份有限公司
IPC分类号: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367
摘要: 本发明涉及车辆电池技术领域,特别涉及一种电池自放电异常识别方法、装置、车辆及存储介质,其中,方法包括:基于车辆的运行数据,筛选出停车充电工况数据和驻车充电工况数据,进而得到每个单体电芯的停车充电和驻车充电的特征值和下降幅度;基于特征值阈值和下降幅度阈值,根据每个单体电芯的停车充电和驻车充电的特征值和下降幅度得到表征电芯异常的布尔矩阵,并通过预设的线性趋势检测策略,得到电池的自放电异常识别结果。由此,解决了相关技术中的识别方法精确度低、适用范围有限等问题,通过识别两种充电工况,适用车型范围广,并采用多种阈值递进式联合诊断,防止单一阈值判定引起的误报,提高了自放电异常识别的精确度。
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公开(公告)号:CN118151019A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410565092.1
申请日:2024-05-08
申请人: 北汽福田汽车股份有限公司
IPC分类号: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392 , G01R31/396
摘要: 本公开涉及一种动力电池异常识别方法、装置、存储介质及车辆,涉及动力电池技术领域,可对电池安全信息进行有效监控,并及时预警。动力电池异常识别方法包括:确定动力电池中每个单体电池在滑动窗口内的电压值集合,所述电压值集合包括所述单体电池在所述动力电池的同一充电过程中多个时刻的电压;针对每个所述单体电池,根据所述电压值集合,确定对应所述单体电池的特征值,所述特征值包括差异电压、差异电阻、归一化电压以及导向电压中的至少一者;根据每个所述单体电池在所述滑动窗口内的所述特征值,对所述动力电池进行异常识别。
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公开(公告)号:CN118534262A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410389324.2
申请日:2024-04-01
申请人: 北汽福田汽车股份有限公司
摘要: 本申请涉及车辆领域,特别涉及一种绝缘故障识别方法、统计方法、装置、车辆及介质,其中,方法包括:获取车辆的运行数据;识别运行数据中绝缘故障信号的连续触发次数;若连续触发次数大于预设阈值,则确定车辆发生真实绝缘故障。由此,解决了相关技术中绝缘故障识别真实度较低,绝缘故障频次虚高且重复统计等问题。
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公开(公告)号:CN118033465A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410419267.8
申请日:2024-04-09
申请人: 北汽福田汽车股份有限公司
IPC分类号: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367
摘要: 本发明涉及车辆电池技术领域,特别涉及一种电池自放电异常识别方法、装置、车辆及存储介质,其中,方法包括:基于车辆的运行数据,筛选出停车充电工况数据和驻车充电工况数据,进而得到每个单体电芯的停车充电和驻车充电的特征值和下降幅度;基于特征值阈值和下降幅度阈值,根据每个单体电芯的停车充电和驻车充电的特征值和下降幅度得到表征电芯异常的布尔矩阵,并通过预设的线性趋势检测策略,得到电池的自放电异常识别结果。由此,解决了相关技术中的识别方法精确度低、适用范围有限等问题,通过识别两种充电工况,适用车型范围广,并采用多种阈值递进式联合诊断,防止单一阈值判定引起的误报,提高了自放电异常识别的精确度。
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